package com.dlyk.listener;

import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
import com.alibaba.excel.util.ListUtils;
import com.dlyk.bean.TClue;
import com.dlyk.mapper.TClueMapper;;
import com.dlyk.utils.JSONUtils;
import com.dlyk.utils.JWTUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Date;
import java.util.List;

@Slf4j
public class UploadDataListener implements ReadListener<TClue> {

    // 每隔5条存储数据库，实际使用中可以100条，然后清理list ，方便内存回收
    private static final int BATCH_COUNT = 100;

    private List<TClue> cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);

    private TClueMapper tClueMapper;
    private String token;

    public UploadDataListener() {

    }

    // 如果使用了spring,请使用这个构造方法。每次创建Listener的时候需要把spring管理的类传进来
    public UploadDataListener(TClueMapper tClueMapper,String token) {
        this.tClueMapper=tClueMapper;
        this.token=token;
    }

    // 这个每一条数据解析都会来调用
    @Override
    public void invoke(TClue tClue, AnalysisContext context) {
        log.info("解析到一条数据:{}", JSONUtils.toJSON(tClue));

        // 为每一条数据设置创建时间
        tClue.setCreateTime(new Date());
        Integer id = JWTUtils.parseUserFromJWT(token).getId();

        // 设置当前用户Id
        tClue.setCreateBy(id);

        // 每读取一行，就把该数据放到一个缓存List中
        cachedDataList.add(tClue);
        // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
        if (cachedDataList.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData();
            // 存储完成清理 list
            cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
        }
    }

    // 所有数据解析完成了 都会来调用
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
        saveData();
        log.info("所有数据解析完成！");
    }

    // 加上存储数据库
    private void saveData() {
        log.info("{}条数据，开始存储数据库！", cachedDataList.size());
        tClueMapper.saveClue(cachedDataList);
        log.info("存储数据库成功!");
    }
}
